restore

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    這裏是我的模型保存到磁盤: import tensorflow as tf import numpy as np BATCH_SIZE = 3 VECTOR_SIZE = 1 LEARNING_RATE = 0.1 x = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, VECTOR_SIZE], name='input_place

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    我tensorflow創建模型和最後幾行之一,它是 import tensorflow as tf ... train_step = tf.train.AdagradOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(some_loss_function) 我不知道如果我可以給這個張/操作的名字,這樣我可以在保存到磁盤後按名稱恢復它? 或者,如果我不能給它一個名字,我怎麼能

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    我有一個小問題。我用數據庫備份了數據庫,並且必須處理它以創建SSIS視圖和作業。我已經爲此工作了3個月,而且我無意間做了一次操縱。 我恢復數據庫的原始版本,當我收到它。所以我失去了我的SSIS Views和Jobs。 我必須快速找到它們。有沒有辦法做一個「回去」,或者我在錯誤操作之前如何找到我的基地? 如果一個問題不明確,我在投票處理。我已閱讀了一些帖子,但他沒有具體談論我的情況。 的Window

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    我訓練我的NN在Tensorflow和保存這樣的模型值: def neural_net(x): layer_1 = tf.layers.dense(inputs=x, units=195, activation=tf.nn.sigmoid) out_layer = tf.layers.dense(inputs=layer_1, units=6) return out_

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    我遇到了正確恢復保存的張量流模型的問題。我創建了雙向RNN模型tensorflow與以下代碼: batchX_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, timesteps, 1], name="batchX_placeholder")]) batchY_placeholder = tf.placeholder(tf.

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    請耐心等待 - 我會嘗試在這個問題中使用正確的術語。我有一個iOS應用程序,允許用戶現在創建其Core Data支持的.sqlite數據庫的備份。出於某種原因,遙想當年,我爲journal_mode爲「MEMORY」設置選項編譯指示,這意味着每個已經取得了過去幾年的備份沒有WAL或SHM文件。我正在重寫我的所有數據庫代碼,並且我知道iOS的當前默認journal_mode是「WAL」。當我導入與j

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    我一直在尋找一種方法來關閉程序並重新打開後,在Nodepad ++中恢復撤消/重做堆棧歷史記錄。當然,我可以恢復會話,但是我可以在重新啓動程序後撤消對任何文件的任何更改。事實上,我不知道這個選項是否存在,但它對我來說看起來很基本。 如果此功能不存在,是否有插件會使其功能?

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    我已經構建了一個人工神經網絡來預測人身保險數據的值。當我恢復圖形時,我可以導入我的預測張量以查看我的價值。 sess = tf.Session() new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta') new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./')) graph =

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    我有一個小問題,在張量流中恢復模型時使用批量常量。 下面是我的批處理規範從here: def _batch_normalization(self, input_tensor, is_training, batch_norm_epsilon, decay=0.999): """batch normalization for dense nets. Args: inp

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    我的同事stackoverflow同事, 我喜歡有以下PowerShell腳本輸出沒有表中的日期部分。 10/21/2017 16:49 | Systrax Restore Point 目前的輸出是: @{Date=10/21/2017 12:40} | Systrax Auto Restore Point 這是我的腳本的一部分: $creationtime = Get-ComputerR